No abstract

No abstract

Рассматривается процедура синтеза алгоритма траекторного управления движением твердого тела вдоль заданной в неявном виде пространственной траектории с заданной скоростью. Математическое описание объекта управления представлено динамической моделью с однонаправленной тягой. Предложена процедура синтеза законов траекторного управления, решающих задачу следования неявно заданной пространственной траектории. Работоспособность синтезированных законов управления подтверждена результатами моделирования. Предложенные законы могут быть полезны при разработке систем траекторного управления движением мобильных роботов (подводных или воздушных) в пространстве.

С внедрением технологий в процесс обучения и появлением массовых онлайн-курсов начала активно развиваться сфера образовательной аналитики. Под образовательной аналитикой подразумевается «измерение, сбор и анализ данных об обучающихся и о среде обучении с целью понимания и оптимизации процесса обучения» [1]. Развитию этой области способствует появление все большего объема данных о действиях студентов в виртуальных образовательных окружениях (VLE) в сочетании с совершенствованием компьютерных методов анализа данных.Значительная часть работ в области образовательной аналитики посвящена анализу данных об активности студентов в онлайн-курсах или в виртуальных образовательных окружениях с целью предсказывания итоговой оценки, как, например, в [2, 3]. Это включает работы по выделению студенческих траекторий в смешанных курсах, то есть курсах, которые включают онлайн-компоненту.Вопрос о студенческой мотивации в смешанных курсах требует особого внимания из-за минимизации контакта с преподавателями, будь то из-за большого числа студентов или из-за дистанционного формата общения. Поэтому, для поддержки студенческой вовлеченности, и разработки программ, способных учитывать особенности обучения студентов, важно изучить как студенты используют образовательные ресурсы в условиях смешанных курсов.В докладе представлены образовательные траектории студентов, поступивших на специализацию «Обработка и анализ данных» Санкт-Петербургского кампуса Высшей Школы Экономики в 2016 году. Специализация междисциплинарная; студенты осваивают навыки анализа данных, машинного обучения и основы языка программирования R. Данные представлены за период с 1 сентября 2016 года до (конец 3 модуля) и содержит информацию о студентах набора 2016 года.Специализация представляет собой смешанный курс, включающий дополнительные задания на платформе для онлайн-обучения Stepik.org. Выполнение заданий на платформе носят необязательный характер, но сами задания тесно связаны с материалами курса и призваны укрепить приобретенные знания через практические задания.